Summary  
This chapter covers the programming concept of natural language processing (NLP), which involves algorithms and techniques for computers to understand, interpret, and generate human language.

General domain of usage  
Chatbots

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**Natural Language Processing (NLP)** è un campo all'intersezione tra intelligenza artificiale, linguistica e informatica. L'obiettivo è permettere ai computer di comprendere, interpretare e generare **linguaggio umano**, alimentando tecnologie come motori di ricerca, assistenti vocali, sistemi di traduzione e chatbot.

L'NLP è presente in molte applicazioni quotidiane:

* **Motori di ricerca** interpretano l'intento delle query;
* **Assistenti virtuali** comprendono i comandi vocali;
* **Strumenti di traduzione** offrono conversione linguistica in tempo reale;
* **Analisi del sentiment** rileva opinioni ed emozioni;
* **Chatbot** forniscono supporto automatico immediato.


Esplora i fondamenti dell'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) apprendendo le tecniche essenziali di pre-elaborazione del testo e i metodi per rappresentare i dati testuali. Acquisisci esperienza pratica con gli strumenti utilizzati per pulire, analizzare e interpretare le informazioni testuali. Sviluppa le competenze necessarie per trasformare il linguaggio grezzo in informazioni strutturate, ponendo solide basi per applicazioni avanzate in intelligenza artificiale e machine learning.

Approfondimento sui fondamenti della pre-elaborazione del testo per preparare il testo grezzo all'analisi. Apprendimento delle tecniche di tokenizzazione, filtraggio delle stop word e personalizzazione della tokenizzazione tramite espressioni regolari.

Scopri come le parole possono essere ridotte alle loro forme base utilizzando stemming e lemmatizzazione. Apprendi il part-of-speech tagging per arricchire il testo con il contesto grammaticale e applica la lemmatizzazione basata sul POS.

Scopri come il testo può essere rappresentato con numeri utilizzando modelli di spazio vettoriale. Acquisisci esperienza pratica implementando e personalizzando due modelli di spazio vettoriale popolari: bag of words e TF-IDF.

Acquisire una solida comprensione dei word embeddings e di come catturano il significato semantico. Esplorazione delle architetture CBoW e Skip-gram utilizzate in Word2Vec, con implementazione autonoma.

NLP e le Sue Applicazioni

Applicazioni dell'NLP

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